Acknowledgement
본 연구는 2019-2021년도 중소벤처기업부의 창업성장 기술개발사업 지원에 의한 연구임[S2833775]
Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2021.05a
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- Pages.422-425
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- 2021
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
A Comparison of Deep Neural Network based Scene Text Detection with YOLO and EAST
이미지 속 문자열 탐지에 대한 YOLO와 EAST 신경망의 성능 비교
- Park, Chan-Yong (School of Computer Science and Engineering, KyungPook National University) ;
- Lee, Gyu-Hyun (School of Computer Science and Engineering, KyungPook National University) ;
- Lim, Young-Min (TUAT Corp.) ;
- Jeong, Seung-Dae (TUAT Corp.) ;
- Cho, Young-Heuk (TUAT Corp.) ;
- Kim, Jin-Wook (School of Computer Science and Engineering, KyungPook National University)
- 박찬용 (경북대학교 IT대학 컴퓨터학부) ;
- 이규현 (경북대학교 IT대학 컴퓨터학부) ;
- 임영민 (주식회사 투아트) ;
- 정승대 (주식회사 투아트) ;
- 조영혁 (주식회사 투아트) ;
- 김진욱 (경북대학교 IT대학 컴퓨터학부)
- Published : 2021.05.12
Abstract
본 논문에서는 최근 다양한 분야에서 많이 활용되고 있는 YOLO와 EAST 신경망을 이미지 속 문자열 탐지문제에 적용해보고 이들의 성능을 비교분석 해 보았다. YOLO 신경망은 v3 이전 모델까지는 이미지 속 문자영역 탐지에 낮은 성능을 보인다고 알려졌으나, 최근 출시된 YOLOv4와 YOLOv5의 경우 다양한 형태의 이미지 속에 있는 한글과 영문 문자열 탐지에 뛰어난 성능을 보여줌을 확인하고 향후 문자 인식 분야에서 많이 활용될 것으로 기대된다.
Keywords